Am I holding this right? • Daniel Terhorst-North • GOTO Copenhagen 2026

Am I holding this right? • Daniel Terhorst-North • GOTO Copenhagen 2026

Est-ce que je tiens ça correctement ? • Daniel Terhorst-North • GOTO Copenhague 2026

Historique des titres
  • Am I holding this right? • Daniel Terhorst-North • GOTO Copenhagen 2026 — observé le 20261105-1421 UTC (YouTube)

par Daniel Terhorst-North · Voir la chaîne sur PSI

Sciences appliquées & ingénierie Informatique & Cybersécurité UMProgrammation informatiqueUMZGénie logiciel
🎙 Daniel Terhorst-North 👥 1.1M 📅 5 novembre 2026 ⏱ 42 min 👁 56 📄 opinion experte 🧭 2026-11-05
Disponible en : Français (actuel) English

Mots-clés

IA générativeClaudestochastic parrotadjacent engineeringtest-first

Résumé

Daniel Terhorst-North, créateur du BDD, partage son expérience avec les LLM (Claude) après des années de scepticisme. Il découvre que ces outils sont utiles pour décharger les tâches secondaires, mais ne remplacent pas un bon programmeur. Il raconte comment il a converti des scripts JQ, créé un autocue, et analysé ses supports de cours pour concevoir des masterclass. Il introduit les concepts d’« adjacent engineering » et de « test-first » comme nouveau TDD. Il illustre les limites des LLM : incapacité à s’auto-réguler, tendance à la stagnation, etc. Il s’appuie sur des références comme Emily Bender (stochastic parrot), Goldratt (théorie des contraintes) et un atelier OOPSLA (Scrap Heap Challenge). Il conclut en insistant sur l’importance de l’intention humaine et de la révision du code. Le talk fournit des exemples concrets et des outils développés sur mesure.

137 mots

Évaluation critique

Valeur des informations & solidité de l’argumentation

La valeur de cette présentation réside dans le retour d’expérience authentique d’un praticien senior. L’argumentation est structurée autour d’anecdotes personnelles et de modèles métaphoriques (stochastic parrot, scaphandre, etc.) qui éclairent les usages réels des LLM. L’auteur nuance le buzz médiatique en distinguant la génération de code de l’impact métier. Il soutient que la production de code n’est pas le goulot d’étranglement, et que les LLM excellent dans la synthèse d’informations existantes. La solidité est moyenne : les preuves sont anecdotiques, mais cohérentes avec des études plus larges mentionnées (fractions de pourcent d’impact).

Rigueur scientifique, qualité des sources, adéquation du titre

La rigueur scientifique est modérée : le conférencier cite des références académiques (Bender, Goldratt) et des pratiques de l’industrie, mais sans systématiser. Les sources sont principalement ses propres outils et publications. Le titre ‘Am I holding this right?’ est adéquat : il reflète l’incertitude et l’expérimentation. Il n’y a pas de conflit manifeste, mais l’absence de données chiffrées précises limite la portée scientifique.

170 mots

Adéquation titre / contenu

Le titre interrogatif reflète l'approche exploratoire et autocritique de l'auteur face à l'utilisation des IA génératives.

Qualité & fiabilité

7/10

Le conférencier, un expert reconnu en génie logiciel, partage son expérience personnelle avec les LLM, mais ses affirmations sont essentiellement anecdotiques et non vérifiées par une étude systématique.

Chapitres

Sources citées

Références externes

Apport & nouveautés

L’apport original de cette présentation réside dans la perspective nuancée sur l’utilisation de l’IA générative dans le développement logiciel. Daniel Terhorst-North insiste sur le déchargement de tâches secondaires plutôt que sur la recherche de vitesse, et propose des concepts comme « adjacent engineering » et « test-first » comme évolution du TDD. Il partage également des outils personnalisés (Deck Compose, Deck Present) et des leçons apprises sur les limites des LLM.

Pour aller plus loin :

  • On the Dangers of Stochastic Parrots — Article de Bender et al. sur les dangers des grands modèles de langue.
  • Théorie des contraintes — Source conceptuelle pour comprendre la gestion de flux et les paradigmes.
  • Test-driven development — Référence pour comparer avec l’approche test-first discutée.

121 mots

Profil radar

Le profil est équilibré avec des scores élevés en quantité et en qualité d'information, un bon niveau technique, et une fiabilité modérée en raison du caractère anecdotique des preuves.

Fiabilité 7/10